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码分多址(CDMA)扩频通信系统主要特点是通信容量大和容量 的软特性,但多址干扰的存在使得系统容量 和性能受到限制.多用户检测可以有效地抑制多址干扰,但一些基于传统方法的多用户检测器在应用中存在局限性,因此该文探讨了基于智能信号处理方法的多用户检测方案,包括基于神经网络的盲多用户检测和基于子空间跟踪的盲多用户检测方法.该文给出了基于神经网络的盲多用户检测方法.通过分析盲解相关检测器和盲最小均方误差(MMSE)检测器的构成,研究人员发现它们均可以看成是有约束最小化问题,而神经网络是求解这些问题的有效方法.研究人损提出的基于神经网络的盲检测方案有效地降低了盲MMSE检测器的计算量和改善盲解相关检测器的性能.这种方案的计算复杂度低,便于实时实现.基于子空间的高分辨率方法在信号处理的许多领域有广泛的应用.该文从基于子空间的盲多用户参数估计的角度出发讨论多用户检测问题,深入研究了极大似然估计和MMSE估计,比较了它们与已有盲多用户检测方法的关系.由于采用了子空间方法,该文给出的盲检测方案的性能比非子空间方法要好,且实现复杂度也比较低.